GraphRAG

LightRAG vs GraphRAG：两种RAG系统实体与关系提取提示机制的深度比较

目录引言RAG概述LightRAG实体与关系提取提示GraphRAG实体与关系提取提示深度对比分析提示设计复杂度功能覆盖与输出格式可定制性与扩展性性能与成本考量场景适用性与选型建议结论与展望引言随着大规模语言模型

gs80140·2025-06-03 12:34

RAG知识库模式：从基础到高阶

数据结构扩展：MultimodalRAG、GraphRAG、HybridRAG。决策智能化：AgenticRAGRouter→AgenticRAGMulti-Agent。

大势下的牛马·2025-06-03 09:42

认识GraphRAG

GraphRAG（Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration）是微软提出的新一代检索增强生成技术，其核心创新在于将知识图谱与大语言模型（LLM）深度融合，突破传统RAG

勤奋的知更鸟·2025-06-03 03:01

源码解析（一）：GraphRAG

原文技术博客GraphRAG是一种结构化的、分层的检索增强生成(RAG)方法，它利用知识图谱来增强LLM的输出，用于推理私有数据集中的复杂信息。

汪汪汪侠客·2025-06-01 21:51

微软的RAG框架和GraphRAG

什么是RAG框架？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索和生成的技术，用于提升大语言模型的表现。简单来说，它是通过先检索相关的信息，再生成回答的方式来处理任务。微软的RAG框架就是这样一个系统。为什么需要RAG框架？传统的大语言模型（如GPT-3）在回答问题时只能依赖于它们在训练过程中学到的信息，这些信息可能不够全面或已经过时。RAG框架通

RAG知识库·2025-05-14 20:05

微软GraphRAG的安装和在RAG中的使用体会

文章目录0.简介（1）**技术原理**（2）**优势**（3）**开源与演进**1.下载graphrag.git2.安装poetry3.初始化项目：建立cases目录4.修改.env5.修改settings.yaml

alpha xu·2025-05-08 00:50

GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库

更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？限制首先，让我们来介绍一个词：RAG。简单来说，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的工作原理是将大型文档分割成多个小段落或片段。主要原因是，大语言模型的上下文窗口长度有限，无法一次处理超过上下文窗口长度的信息。当我提出一个问题时，RAG技术可以先从这些片段中检索相关信息，根据我提问的内容与这些片段的相似度，

nkwshuyi·2025-04-30 06:43

LangChain与图数据库Neo4j LLMGraphTransformer融合：医疗辅助诊断、金融风控领域垂直领域、法律咨询场景问答系统的技术实践

LangChain通过集成图数据库与知识图谱，构建了一种新型的GraphRAG架构，结合结构化关系与非结构化语义的优势，实现更精准的领域知识问答。

朴拙数据交易猿·2025-04-22 10:46

2025年最新更新，GraphRAG yaml配置参数详细说明

#默认配置模式（使用YAML/JSON）默认配置模式可以通过在数据项目根目录中使用settings.yml或settings.json文件进行配置。如果同时存在一个.env文件，则它将被加载，其中定义的环境变量将可用于配置文档中的标记替换，使用${ENV_VAR}语法。我们在graphraginit中默认初始化为YML，但如果您愿意，也可以使用等效的JSON格式。许多这些配置值都有默认值。为了避免

小先生00101·2025-04-20 00:56

RAG优化：python从零实现GraphRag 一场文档与知识的“恋爱”之旅

今天我们要介绍的GraphRAG，就像是一位“红娘”，帮助文档和知识在图的世界里找到彼此，擦出智慧的火花！文章目录为什么需要GraphRAG？GraphRAG的“恋爱秘籍”准备好了吗？让我们开始吧！

AI仙人掌·2025-04-08 00:33

【深度学习】本地运行 GraphRAG + Ollama

随着人工智能不断革新各个行业，对高效且经济的解决方案的需求日益增长。GraphRAGLocalOllama应运而生，它是一款强大的MicrosoftGraphRAG改进版，集成了使用Ollama下载的本地模型。这种改进让您可以告别昂贵的OpenAPI模型，转而采用高效、经济的本地推理。在本博文中，我们将指导您设置和使用GraphRAGLocalOllama，展示其功能和优势。介绍GraphRAGL

EulerBlind·2025-04-07 23:23

LLMs之RAG：解读RAG主流的七类架构(Naive RAG/Retrieve-and-rerank/Multimodal RAG/GraphRAG/HybridRAG/Agentic RAG(Ro

LLMs之RAG：解读RAG主流的七类架构(NaiveRAG/Retrieve-and-rerank/MultimodalRAG/GraphRAG/HybridRAG/AgenticRAG(Router

一个处女座的程序猿·2025-04-07 10:32

使用知识图谱，大幅提升RAG准确性

微信搜索关注《AI科技论谈》图形检索—增强生成（GraphRAG）的发展势头日益强劲，已成为传统向量搜索检索方法的有力补充。

AI科技论谈·2025-03-28 22:47

Deepsearch 、Rag 、RraphRag

文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）3.GraphRAG（Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration

kse_music·2025-03-13 13:08

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

图构建（略）neo4j、tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/

gallonyin·2025-03-10 02:15

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新：2024-09-13增加知识库问答搜索模式。

汀、人工智能·2025-02-24 17:11

GraphRAG的实践

好久没有体验新技术了，今天来玩一下GraphRAG顾名思义，一种检索增强的方法，利用图谱来实现RAG1.配置环境conda create-nGraphRAGpython=3.11condaactivateGraphRAGpipinstallgraphrag2

fc&&fl·2025-02-24 17:40

又一个大模型宝藏开源项目：深入探索 graphrag-local-ollama：开源项目的深度剖析与应用实战

在这样的背景下，开源项目graphrag-local-ollama应运而生。graphrag-local-ollama是微软graphrag的一个创新扩展，它专注于支持使用ollama下载的本地模型。

python_知世·2025-02-24 13:12

知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。

知识大胖·2025-02-17 07:53

【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识

GraphRAG宣言：为GenAI添加知识原文菲利普·拉瑟尔图片菲利普·拉瑟尔7月11日阅读时长：22分钟我们正在进入RAG的“BlueLinks”时代GraphRAG宣言。

等风来不如迎风去·2025-02-10 16:53

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库

使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及

m0_74824865·2025-02-10 03:58

知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

前言图检索增强生成（GraphRAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。

大模型扬叔·2025-02-05 02:44

玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG

艾醒(AiXing-w)·2025-02-01 15:31

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关

汀、人工智能·2025-01-30 10:42

用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅

在这个人工智能飞速发展的时代，Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。

步子哥·2025-01-28 05:55

GRAPHARG——学习

20250106项目git地址：https://github.com/microsoft/graphrag.git版本：1.2.0###Thisconfigfilecontainsrequiredcoredefaultsthatmustbeset

大哥喝阔落·2025-01-28 03:15

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）

disgare·2025-01-22 01:48

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG，利用LLM，帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据，并完成数据索引。

xiaomu_347·2025-01-17 21:19

GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱

这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编，旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型，拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理！

ericliu2017·2025-01-17 21:07

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

一、GraphRAG的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题

学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

LLM之RAG理论（十二）| RAG和Graph RAG对比

最近GraphRAG非常火，它来自微软的一篇论文《FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization》，论文地址：https:

wshzd·2024-09-06 14:18

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph

赖皮猫·2024-08-31 05:32

graphrag论文精读

论文精读：FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（RAG）方法通常用于从外部知识源检索相关信息，从而回答用户的问题。然而，RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳，比如“数据集中主要的主题是什么？”这些问题本质上是一个面向查询的总结任

Ramos_zl·2024-08-30 09:48

Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强

本文为大家揭示NebulaGraph率先提出的GraphRAG方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是LLM+系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher

图数据库NebulaGraph·2023-10-31 10:16

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